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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorMachuca Rolón, Reinaldo Andrés-
dc.contributor.authorRíos Nicolaus, Jessica Ester-
dc.contributor.authorAlmeida Delgado, Carlos Domingo-
dc.date.accessioned2021-08-10T19:23:07Z-
dc.date.available2021-08-10T19:23:07Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttp://servicios.fpune.edu.py:8080/jspui/handle/123456789/815-
dc.description.abstractEl proyecto consiste en la creación de un sistema informático de recomendación de bibliografía académica perteneciente a la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional del Este (FPUNE), con base a similitudes entre los gustos de los alumnos para con dichos materiales bibliográficos, aplicando redes neuronales artificiales en el proceso de reconocimiento de patrones o similitudes. El sistema "RecoRNA" cuenta con una base de datos cuyo contenido se basa en los materiales bibliográficos localizados en la biblioteca de la FPUNE, brindados por el sector de Informática de la institución de estudios. Esta base de datos fue desarrollada utilizando el sistema de gestión de base de datos MySQL con el software libre XAMPP. Para la interfaz gráfica que facilita la gestión de los materiales bibliográficos, es decir, la edición, adición y eliminación de los mismos, y los perfiles de los usuarios, se utilizó el lenguaje de programación PHP con el framework de código abierto Laravel. Para la recabación de datos de los alumnos en cuanto a los materiales bibliográficos que sean de su gusto, los usuarios se deben registrar en el sistema para la creación de sus perfiles mediante un correo electrónico y una contraseña, una vez registrados pueden ingresar a sus perfiles e identificar los materiales que son de su interés, esto quiere decir, materiales que los alumnos ya hayan leído o utilizado y tengan una opinión sobre la calidad de los mismos basada únicamente por sus propios pareceres. A partir de esos datos, la red neuronal puede procesar la información recabada y por medio del uso de la estructura de red neuronal llamada Máquina de Boltzmann Restringida, la cual trabaja por medio de filtrado colaborativo, finalmente sugerir la recomendación de nuevos materiales que tendrían un alto porcentaje de probabilidad de que coincida con el gusto del alumno.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherFacultad Politécnica, Universidad Nacional del Estees_ES
dc.subjectRedes Neuronales Artificialeses_ES
dc.subjectSistemas recomendadoreses_ES
dc.subjectInterfaz gráficaes_ES
dc.titleSistema de Recomendación de Bibliografía Académica de la FPUNE, aplicando RNAes_ES
dc.typeThesises_ES
Aparece en las colecciones: 2019-2020

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